A generalization of the three-stage model for advice using the precautionary approach in fisheries, to apply broadly to ecosystem properties and pressures
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rice, J. C. 2009. A generalization of the three-stage model for advice using the precautionary approach in fisheries, to apply broadly to ecosystem properties and pressures. – ICES Journal of Marine Science, 66: 433–444. The six assumptions of the three-stage model for fisheries advice using a precautionary approach are itemized. The general applicability of each is considered for use with any indicator of ecosystem status, or human pressure on the ecosystem indicator, rather than just spawning-stock biomass (SSB) and fishing mortality. The framework is fully generalizable, at least conceptually, without requiring additional assumptions or extensions that are less plausible than the assumptions already made in fisheries applications. However, application of the three-stage framework in fisheries hinges on the existence of some relationship between stock productivity and SSB as the basis for selecting a limit reference point and positioning a precautionary reference point. Three types of relationship can exist in fisheries data, and the framework has strategies for dealing with each. In an ecosystem application, the notion of a relationship between productivity and the amount of an ecosystem feature is sometimes appropriate, but sometimes the response variable may be resilience of the feature to perturbation or its ability to serve some ecosystem function as a function of the extent of the feature. The generalized framework accommodates all three types of response in five functional relationships, each of which can allow locating a candidate limit reference point.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».